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ZNV中興力維，作為數據中心領域的佼佼者，受邀攜新一代智慧數據中心綜合管理解決方案(簡稱 維統管 )華麗亮相，現場展示受到了觀眾的熱烈圍觀和稱贊。ZNV中興力維的CTO曹友盛博士在會上作了 ZNV中興力維在DCIM中的大數據布局 的演講。介紹了什么是中興力維對DCIM的認識和理念， 中興力維是如何以動環、安防、大數據來推動DCIM的升級，中興力維在DCIM領域中做了哪些創新，未來數據中心運營管理的發展趨勢如何?CNII記者在會后采訪了ZNV中興力維的CTO曹友盛博士。
ZNV中興力維展臺
不斷創新 重新對DCIM詮釋
在數據中心領域，ZNV中興力維最新推出的 維統管 ，率先運用和加入了企業管理，場地資源管理，物聯網和大數據，數據學習概念和技術。在供電保障、智能安防、智能樓宇、容量管理、資產管理等方面提供整體解決方案，作為一款為數據中心帶來理念革新的解決方案，集基礎設施管理、動力環境管理、智能子系統管理、運維管理功能等于一體，以物聯網為框架，事件流為驅動，數據技術為手段，為用戶的后臺保障，降低維護成本、加強運維管理、保障機房安全、合理利用資源等方面帶來價值。
ZNV中興力維CTO曹友盛博士
曹博士表示，要在短時期實現對IDC的高效管理，首先在對于DCIM的認識理念上要有突破。更重要的是要站在技術的最前沿。 比如，傳統DCIM最早的定義是幫助IDC的業主和運營商管理和控制他們的基礎設施。為此，ZNV中興力維對DCIM進行了新的詮釋和創新。首先， DCIM不能僅僅是解決 基礎設施管理 的問題。要改善IDC的環境參數(碳排)、功效、能效、管理效益和安全性問題，這里除了設備、動力、環境等基礎設施的問題外，還有兩個很重要的因素：一個是數據管理，一個是企業管理(ERP)和現場管理(FRP)。一個IDC的管理需要三個團隊：IT人員負責在數據中心的IT設備(即服務器和網絡交換機)，基礎設施團隊負責該數據中心設施和空間管理維護設備，企業管理團隊負責該數據中心工作流程和運營。ZNV中興力維把DCIM重新定義成 基于大數據概念的IDC數據中心綜合管理解決方案 。
彎道超車 把數據變為核心競爭力
現今業界有各種各樣的DCIM工作流模型。在IDC的建設中，大規模部署各種各樣的傳感器，搜集來自各個動力、環境、IT設備和儀表的數據，然后將這些數據以統計分類的形式，比如環境控制、功率和能量管理、安全性，以及IT系統，用多彩絢麗的形式展示在大屏上。讓IDC的業主和運營商了解到了全部IDC的狀況，只要掌握這些問題，就能夠改善IDC的環境參數(碳排)、功效、能效、管理效益和安全性。事實上，目前，大多數DCIM產品難以解決這些重大問題，因此這也讓數據中心的業主在投資建設時產生了猶豫，也沒有人可以準確定義描述DCIM到底應該做些什么。
如何將IDC的數據變為核心競爭力?曹博士有自己獨到的見解，他認為當今雖然有太多人懂得如何產生數據，最關鍵的因素是要學會如何保存數據以及如何使用數據，把這些數據轉化為企業的核心競爭力。相較于其他企業，ZNV中興力維的一個主要優勢就是長期積累的數據信息及視頻信息。這些數據和信息的管理應用技術能夠快速應用到數據中心管理系統開發，為數據中心高效管理提供服務。
要把傳感器搜集來的各個動力、環境、IT設備和儀表的數據轉換成真正有意義的數據，能夠幫助IDC的業主和運營商改善IDC的環境參數(碳排)、功效、能效、管理效益和安全性，整個行業還有一段路要走，主要有幾個原因。
第一，我們的數據不是太多了，而是還不夠多。我們需要一個密集的數據采集，這些數據的量不比一個數據中心的數據量少。打個比方，一個典型的IDC大概有100萬個測點。這個是什么意思呢?首先100萬個測點也只能覆蓋一些主要動環設備。其次，就以這100萬個測點來說，如果每5秒采集一次，一條測點數據是200B來計算，每天產生采集數據168億條，對存儲設備的IO要求是 200MB/5s = 40 MB/s。我們需要一個具有數據吞吐量90MB/s ，磁盤寫入能力 3.45TB/天的設備，一年1PB的存儲。用傳統的關系型數據庫是無法實現的，而中興力維已經運用基于Hadoop Spark技術研發出來了。
第二，一個IDC每天可以產生168萬條數據，僅告警種類就超過3萬多種。如何分析?僅建立一個符合幾個條件的分析，就可能要花上好幾天得出結果。如果要同時符合上萬個條件，比如，分析一個造成空調過載的觸發因素，需要在一個2萬多個數據條件的情況下分析。在過去的SQL條件下這只是一個夢，中興力維采用了NoSQL方法，可以把過去不可能的事，在1-2秒內實現。
第三，分析不能只對一個設備上的數據進行分析?，F在最先進的做法也只是在周邊的幾個數據進行分析。比如，一個降能耗的模型，目前的分析局限于和空調機相關的冷水、冷風、用電的峰谷等有限的相關條件。如果要將每個設備的用電、氣候、設備使用率、設備本身能效率等等一起來分析，這是一個很難解決的問題。這種分析也就是大數據中的五個 V 中的 多樣性 (Volume海量、Velocity高速、Variety多樣、Value價值、Veracity真實)。只有用大數據的方法才有可能分析出。
總體來說，大數據分析可以分為四層：
第一層： 響應型分析：一個百萬測點的IDC，每天可產生6TB的數據，需要一個NoSQL的高速數據存儲，年統計報表的變量在百萬個以上，用SQL數據庫是無法統計出來的。NoSQL技術可以實現百萬變量統計報表 2秒。
第二層：診斷型分析：報警產生的根源是什么?通過多維數據的時間關系深度分析，才能找到根源。趨勢分析：在溫度上升過程中的趨勢可以是線性、拋物、冪函數、指數型的。
第三層：預測型分析：這是下一代數據分析的頂尖層次。很多時候需要人工智能給我們一些真正的建議，利用存儲Alluxio上的預測模型作為參考，對采集數據做快速在線分析和預測，而這些模型來之于力維云計算中的深度細化和深度學習。
第四層：認知轉換：認知計算是最高層次，可通過提取來自工作流程、事件背景和環境的實時信息，幫助IDC經營者增強預測和決策能力，給業務帶來更大的確定性，持續改進自身的業務流程，使IDC運營更加穩健。認知計算可以幫助IDC從大量數據中發掘洞察，揭示以往傳統方法無法發現的模式和機會，來提高重要研究的成功機率。
這些需要我們改變對大數據的虛夸認識，重新從根本上認識大數據，踏踏實實的開發出產品來。
精準發力 做接地氣的產品和服務
IDC領域產品技術更迭頻繁，升級換代加快，這對企業創新能力提出很大挑戰，如何應對這種惡性競爭?ZNV中興力維的回答非常簡單：在自己的產品中不斷注入新的科技，以更好的產品和服務維護現有的客戶，從而保持自身在行業中的領先地位。
ZNV中興力維的產品及服務涉及各個領域。在電信領域，中興力維針對中國鐵塔項目專門研發的 維塔士 動環監控產品以其獨到的穩定性與鐵塔工程使用情況高度契合，受到各界專家的好評。在智慧城市建設方面，ZNV中興力維推出了基于ICT、物聯網、智能化、云計算、大數據等技術特點的智慧城市解決方案，構建城市的綜合趨勢預測、預警系統、綜合應急智慧體系，銀川是ZNV中興力維打造的智慧城市樣本，其中智慧應急、平安城市、智慧社區模塊得到了用戶的高度認可。
ZNV中興力維能夠在電信、軌道交通、政府、能源、教育等行業都有著不俗的表現，這和公司對于研發的投入以及人才的培養是分不開的。曹博士介紹： ZNV中興力維在科研方面的投入逐年增加，2015年在技術研發方面的投入超過銷售額的10%。2016年，我們也在持續增加研發方面的投入，只有不斷加大研發力度，不斷創新，才能抓住市場機遇。此外，ZNV中興力維每年都拿很多國家資助的科研課題，其中不乏國家大數據的科研基金，這對新型技術人才的培養非常關鍵。
ZNV中興力維研發團隊不僅龐大，在前沿科技方面實力雄厚，同時公司有著相當務實的創新理念，總結下來就是：密切關注市場發展，做 接地氣 的產品和服務。 對市場上已經有的技術，有企業已經做的很好了，我們不會作為主業。再先進的前沿科技，如果不能在市場上被應用，我們也會考慮不做。我們要找準自己的位置，專注在那些有市場需求、我們能夠領先、擅長的領域，這樣就可以使我們永遠站在技術的前沿，最大限度的發揮企業的價值 ，曹博士說。
對于數據中心運營管理的的發展趨勢，曹博士認為，綠色將成為未來衡量數據中心的標尺，再往后發展就是 數據為王 ，誰掌握了數據，誰就掌管了未來。
文章編輯：CobiNet(寧波)
本公司專注于電訊配件,銅纜綜合布線系列領域產品研發生產超五類，六類,七類屏蔽網線/屏蔽模塊及相關模塊配件, 我們是萬兆屏蔽模塊，10G屏蔽模塊，屏蔽線生產廠家。
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